El rendimiento de una red Wi-Fi es clave para garantizar una conectividad fluida y sin interrupciones, sobre todo en escenarios con una alta densidad de peticiones simultáneas de conexión.
Optimizar una red no se trata sólo de instalar más puntos de acceso (APs) o aumentar el ancho de banda, sino de analizar las métricas adecuadas para detectar problemas y oportunidades de mejora. La analítica de conectividad permite evaluar en tiempo real la salud de la red y aplicar estrategias para maximizar su eficiencia.
En este artículo, se explican las métricas esenciales que deben monitorizarse para garantizar un rendimiento óptimo de la red, destacando cómo Galgus es capaz de hacerlo con la ayuda de la inteligencia artificial.
Salud global de la red: una visión general
El primer paso en la optimización de una red es comprender su estado general. La plataforma Network Health de Galgus ofrece una visión global de la red a través de un índice de salud con valores entre 0 y 100, permitiendo a gestores y propietarios detectar rápidamente cualquier problema.
Este índice se calcula a partir de cinco métricas clave:
- Cobertura: evalúa la distribución de la señal en el área cubierta por los APs.
- Capacidad: mide el uso eficiente de los recursos de la red en función del número de dispositivos conectados.
- Airtime: representa el tiempo de uso de cada canal inalámbrico, clave para evitar congestiones.
- Latencia: mide el tiempo de respuesta entre la solicitud de datos y la recepción, influyendo en la calidad de la experiencia del usuario.
- Hardware: analiza el estado de los APs, detectando posibles fallos de equipo o sobrecargas.
Estos parámetros permiten a los administradores determinar si deben tomar medidas inmediatas o si la red está funcionando dentro de los estándares óptimos.
KPIs esenciales para la optimización de la red
1. Usuarios conectados y memoria disponible
Monitorizar la cantidad de dispositivos conectados es esencial para evaluar la carga de la red. Además, la memoria disponible en cada AP es un factor crítico para evitar caídas o interrupciones.
2. Carga de CPU y latencia
Los APs procesan continuamente datos y conexiones, por lo que una sobrecarga de CPU puede derivar en un rendimiento deficiente. A su vez, la latencia debe mantenerse baja para garantizar la fluidez de la red.
3. Ocupación de canales (2.4 GHz y 5 GHz)
La saturación del espectro radioeléctrico es una de las principales causas de degradación del rendimiento. Analizar la ocupación de los canales en ambas bandas permite ajustar la configuración de la red para minimizar interferencias.
4. Modulación y Codificación (MCS)
El Modulation and Coding Scheme (MCS) indica la velocidad de transmisión de datos entre los dispositivos y la red. Un MCS bajo sugiere interferencias, mala calidad de señal o un exceso de dispositivos conectados en un mismo canal.
5. Relación Señal-Ruido (SNR)
La relación entre la señal y el ruido de fondo es un indicador fundamental de la calidad de la conexión. Una SNR baja puede significar que los dispositivos están demasiado alejados de un AP o que existen fuentes de interferencia en el entorno.
6. Pérdida de paquetes
La tasa de paquetes perdidos afecta directamente la experiencia del usuario, causando interrupciones en videollamadas, juegos en línea o transmisiones en vivo. Identificar las causas de esta pérdida es clave para corregir problemas de configuración o interferencias.
7. Tiempo de actividad (Uptime)
El tiempo que un AP lleva en funcionamiento sin interrupciones es otro KPI esencial. Reinicios inesperados pueden indicar problemas de hardware o fallos en la alimentación eléctrica.
Diagnóstico avanzado y detección de anomalías gracias a la analítica de conectividad
Uno de los mayores beneficios de la analítica de conectividad es la detección temprana de problemas. A través de herramientas avanzadas como:
Predicción de tendencias con inteligencia artificial
Galgus implementa un modelo de inferencia bayesiana que analiza los datos de la red y predice su comportamiento para los próximos siete días. Esto permite a los administradores adelantarse a posibles incidencias y optimizar recursos antes de que afecten la conectividad.
Correlación de datos para identificar patrones
Analizar múltiples métricas en conjunto ayuda a descubrir relaciones entre factores que afectan el rendimiento. Algunos ejemplos incluyen:
- Número de dispositivos vs. uso de RAM.
- CPU vs. RAM (para identificar si un AP está sobrecargado).
- MCS vs. SNR (para detectar si la velocidad de transmisión es adecuada a la calidad de la señal).
Estos análisis permiten ajustar la configuración de la red para maximizar su eficiencia.
Identificación de dispositivos problemáticos
A veces, el problema no está en la infraestructura de la red, sino en dispositivos específicos que generan interferencias o consumen recursos excesivamente. Mediante el análisis detallado de cada cliente conectado, es posible detectar qué dispositivos están generando problemas y actuar en consecuencia.
Optimizando la red en base a los datos
La clave para una red eficiente no es solo identificar problemas, sino actuar sobre ellos. Algunas acciones recomendadas incluyen:
- Reasignación de APs: si se detectan zonas con baja cobertura o alta interferencia, se pueden instalar nuevos APs o reconfigurar los existentes.
- Optimización de canales: cambiar automáticamente la configuración de los APs para evitar la congestión en ciertas frecuencias.
- Priorización de tráfico: Asignar prioridad a ciertos tipos de tráfico (como videoconferencias o VoIP) para garantizar su estabilidad.
- Automatización y auto-optimización: con soluciones como las de Galgus, la red puede ajustarse en tiempo real sin intervención manual, asegurando siempre el mejor rendimiento.
La analítica de conectividad es un pilar fundamental para cualquier infraestructura de red moderna. Monitorear KPIs clave como latencia, pérdida de paquetes, SNR y carga de CPU permite mantener una red estable y también anticipar problemas antes de que afecten la experiencia del usuario.
Gracias a tecnologías como las de Galgus, la monitorización y optimización de redes se han vuelto más accesibles y automatizadas. Con herramientas como Network Health y su tecnología basada en inteligencia artificial, los administradores pueden obtener una visión completa del estado de su red y mejorar su rendimiento sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
Optimizar una red ya no es cuestión de prueba y error: con la analítica adecuada, es posible garantizar una conectividad robusta, estable y eficiente en todo momento. ¿Le damos forma juntos? Contacta con nosotros.
